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基于Docker Swarm集群的调度策略优化 被引量:14
1
作者 卢胜林 倪明 张翰博 《信息技术》 2016年第7期147-151,155,共6页
轻量级虚拟化技术Docker及Docker集群管理工具Swarm的出现,为基于Linux平台的集群资源虚拟化提供了一套简单高效的解决方案。但是,能否充分发挥一个集群的整体性能,一个好的调度策略至关重要。目前Swarm工具内置的调度策略都无法很好地... 轻量级虚拟化技术Docker及Docker集群管理工具Swarm的出现,为基于Linux平台的集群资源虚拟化提供了一套简单高效的解决方案。但是,能否充分发挥一个集群的整体性能,一个好的调度策略至关重要。目前Swarm工具内置的调度策略都无法很好地实现Docker集群的负载均衡,并且对集群资源的利用率不高,造成了很大的资源浪费。针对以上问题,文中利用权值调度算法对Docker Swarm集群的调度策略进行了优化,最终很好地实现了集群的负载均衡,充分发挥出了集群中每一个节点的性能,并提高了集群的整体性能。 展开更多
关键词 轻量级虚拟化 容器 DOCKER 调度策略 swarm集群
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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划
2
作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 集群无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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基于SOM聚类的物联网大数据中有效信息挖掘系统
3
作者 邓凯 章荣燕 +3 位作者 郭清 李宇 陈隆晖 徐靖淞 《电子设计工程》 2025年第6期53-56,62,共5页
针对物联网大数据中有效信息挖掘困难的问题,对其根源进行分析,该问题主要是数据资源分配不清晰导致的。因此提出结合粒子群算法对SOM聚类进行改进的物联网大数据有效信息挖掘系统。通过粒子群算法对SOM聚类的权值进行优化,并结合自回... 针对物联网大数据中有效信息挖掘困难的问题,对其根源进行分析,该问题主要是数据资源分配不清晰导致的。因此提出结合粒子群算法对SOM聚类进行改进的物联网大数据有效信息挖掘系统。通过粒子群算法对SOM聚类的权值进行优化,并结合自回归模型对数据特征作出估计,同时对集群进行动态分配。经过实验验证,结果表明改进后的算法的资源利用率更高,对数据特征的预测更加准确,有效信息的挖掘效率更高,整体上的执行延迟在0.2 ms左右。 展开更多
关键词 物联网 数据流 粒子群算法 SOM聚类 数据特征 数据信息
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基于Docker Swarm集群的容器迁移策略的实现 被引量:6
4
作者 毛祺 卢胜林 《信息技术》 2016年第9期156-160,共5页
随着轻量级虚拟化技术Docker的迅速发展及其Docker集群管理工具Swarm的出现,Docker在集群中的应用越来越广泛。但是目前Docker容器还无法在Swarm集群中进行迁移,为Docker在集群中的使用带来很多不便。文中提出了利用Docker私有仓库进行... 随着轻量级虚拟化技术Docker的迅速发展及其Docker集群管理工具Swarm的出现,Docker在集群中的应用越来越广泛。但是目前Docker容器还无法在Swarm集群中进行迁移,为Docker在集群中的使用带来很多不便。文中提出了利用Docker私有仓库进行容器迁移的技术在一定程度上解决了这种需求,一方面实现了集群各节点之间的负载均衡,另一方面也提高了Swarm集群的可用性。 展开更多
关键词 轻量级虚拟化 DOCKER 容器 迁移 swarm集群
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一种嵌套K-means聚类的任意形状波束子阵划分方法
5
作者 张清河 李宇航 +1 位作者 沈钊阳 文方青 《电子学报》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页
传统相控阵由于其高昂成本的限制,已经无法满足日益增长的广泛应用需求,而基于稀疏阵、子阵等技术的非传统相控阵技术则得到了广泛的关注和研究.如何有效地划分子阵,以及如何优化子阵的计算过程,是提高计算效率和性能的关键问题.本文提... 传统相控阵由于其高昂成本的限制,已经无法满足日益增长的广泛应用需求,而基于稀疏阵、子阵等技术的非传统相控阵技术则得到了广泛的关注和研究.如何有效地划分子阵,以及如何优化子阵的计算过程,是提高计算效率和性能的关键问题.本文提出一种融合群智能优化算法及聚类技术的嵌套迭代优化方法来解决任意形状波束子阵划分问题.该方法包含内、外两个嵌套循环迭代优化过程:(i)外循环采用群智能优化方法来实现用户定义任意方向图下的参考阵列,并利用谢昆诺夫多项式和基本代数理论分析得到多组不同的阵列单元复激励(由阵因子多项式分布在非谢昆诺夫单位圆上的根所决定);(ii)内循环基于激励匹配策略,专注于通过K-means聚类方法实现阵列天线的最优子阵布局及相应的子阵复激励系数,并最终产生一个逼近参考阵列的波束方向图.通过与传统K-means聚类方法、粒子群优化方法在方向图逼近、激励匹配误差、模式匹配误差、阵列性能参数及计算效率等方面的比较,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 任意形状波束阵列 子阵划分 嵌套K-means聚类 激励匹配策略 群智能优化方法
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基于Docker swarm集群的云资源动态负载均衡调度方法研究 被引量:2
6
作者 刘胜强 《电子设计工程》 2020年第17期138-141,共4页
为有效解决当前Docker swarm内置调度策略不能够满足D0cker集群负载均衡的问题,引进基于云资源动态的加权调度算法,该算法首先针对权重系数进行重新设置,另一方面引入了bias参数,通过对各类服务的分析调整相应的资源权重,并按照相应的... 为有效解决当前Docker swarm内置调度策略不能够满足D0cker集群负载均衡的问题,引进基于云资源动态的加权调度算法,该算法首先针对权重系数进行重新设置,另一方面引入了bias参数,通过对各类服务的分析调整相应的资源权重,并按照相应的权重对节点资源进行计算,节点负载主要通过权值反映,经过对比实验,可以得出动态加权调度算法能够确保不同节点不同资源利用效率处于均衡状态,且达到提升了对集群资源的利用效率,促进了服务运行速度的提升。 展开更多
关键词 Docker swarm集群 云资源 动态负载 均衡调度
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基于多维特征的通信网络异常数据识别算法 被引量:2
7
作者 姜宁 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第5期889-893,共5页
为解决现有方法存在的异常数据识别精度较低的问题,提出一种基于多维特征的通信网络异常数据识别算法。调整粒子群优化算法中粒子的当前速度和位置,获取通信网络多维数据样本;通过数据挖掘中的聚类分析法提取数据特征,确定密度指标,获... 为解决现有方法存在的异常数据识别精度较低的问题,提出一种基于多维特征的通信网络异常数据识别算法。调整粒子群优化算法中粒子的当前速度和位置,获取通信网络多维数据样本;通过数据挖掘中的聚类分析法提取数据特征,确定密度指标,获取数据多维特征;将提取的多维特征引入深度信念网络中进行识别,根据特征频谱幅值变化,实现对通信网络数据异常识别。实验结果表明,该算法能有效识别通信网络异常数据特征,具有较高的识别准确性。 展开更多
关键词 多维特征 数据识别 粒子群优化算法 聚类分析 深度信念网络
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考虑入库径流和负荷需求不确定性的水库优化调度研究 被引量:1
8
作者 李晓英 朱克节 陈端 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1709-1716,共8页
为量化水库入库径流和电网负荷需求的不确定性,分析二者对水库优化调度过程的影响,本文以三峡水库为例,引入鲁棒优化理论,建立径流和负荷的多面体不确定集合,结合k-means聚类算法对各不确定情景下随机模拟的入流和负荷情景进行聚类处理... 为量化水库入库径流和电网负荷需求的不确定性,分析二者对水库优化调度过程的影响,本文以三峡水库为例,引入鲁棒优化理论,建立径流和负荷的多面体不确定集合,结合k-means聚类算法对各不确定情景下随机模拟的入流和负荷情景进行聚类处理。建立以电站实际出力与计划出力偏差最小、总发电量最大和下游适宜生态流量改变度最小为目标的多目标优化调度模型。多目标粒子群算法求解结果表明:在考虑水库入流和负荷需求不确定性的前提下,各情景下的水库水位升降变化规律与实际水位变化规律基本相同,且与实际水位相比,水库能在更多时段维持较高水位运行,提高了三峡电站在蓄水期的整体发电水平。 展开更多
关键词 不确定性 入库径流 负荷需求 水库优化调度 多目标粒子群算法 K-MEANS聚类算法 鲁棒优化 三峡水库
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面向智能电网广域通信的可靠路由算法研究 被引量:3
9
作者 贾俊青 周佳 郭杉 《电子设计工程》 2024年第8期59-63,共5页
无线传感器网络是智能电网广域通信中的基础组成单元,传统的无线传感器网络分簇路由协议虽能在一定程度上简化网络拓扑,但仍存在簇首选择不合理且系统能耗较高的问题。针对此,文中基于粒子群优化算法提出了一种改进的分簇路由协议。该... 无线传感器网络是智能电网广域通信中的基础组成单元,传统的无线传感器网络分簇路由协议虽能在一定程度上简化网络拓扑,但仍存在簇首选择不合理且系统能耗较高的问题。针对此,文中基于粒子群优化算法提出了一种改进的分簇路由协议。该协议利用粒子群算法的参数寻优特性对簇首搜寻方案加以改进,使得新方案考虑了距离、剩余能量、数据传输精度等多种因素。同时还使用粒子群自适应函数对该方案进行优化,从而提高了原算法的可靠性。在能耗实验测试中,所提算法迭代1 300次后的剩余能耗为31.2 J,在对比算法中为最优。而对路由路径的测试中,改进算法的平均运行时延为1.79 ms,平均误码率为0.212 5,在所有算法中均为最低,证明了该算法具有良好的实时性和可靠性。 展开更多
关键词 分簇路由协议 粒子群算法 无线传感器网络 广域通信 智能电网 通信协议
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基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法 被引量:1
10
作者 朱永强 朱显浩 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期259-266,共8页
对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置... 对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置间辐射影响和遮挡效应,以便更准确地模拟一定密集度的波浪能发电装置部署下的实际效果。以集群功率最大化为优化目标,根据装置运动和海域能量约束,提出混合粒子群算法求解集群的最优参数,在传统算法基础上设定自适应惯性权重并加入交叉和变异操作,以应对复杂集群方程解空间的多峰性问题。算例结果验证了所述集群优化方法的有效性,求解质量良好;同时表明波浪能发电集群规模越大,装置之间的辐射影响越复杂,遮挡效应越明显。 展开更多
关键词 波浪能发电集群 辐射影响 遮挡效应 集群优化 混合粒子群算法
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基于改进果蝇算法的高可靠无人机分簇路由协议
11
作者 袁学松 《重庆科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期58-64,共7页
针对复杂无人机集群环境下各节点终端之间缺少可靠的端到端通信路径问题,提出了一种基于改进果蝇算法的高可靠无人机分簇路由协议(HCRFA)。首先,通过改进经典的加权分簇算法,使用节点运动方向、节点平均距离和节点剩余能量等确定簇首和... 针对复杂无人机集群环境下各节点终端之间缺少可靠的端到端通信路径问题,提出了一种基于改进果蝇算法的高可靠无人机分簇路由协议(HCRFA)。首先,通过改进经典的加权分簇算法,使用节点运动方向、节点平均距离和节点剩余能量等确定簇首和簇规模,并设计入簇规则和簇维护规则;其次,根据跳数、地理位置等信息设计簇内路由机制,利用仿生学集群优化算法制定簇间路由机制;最后,使用NS-3进行仿真实验。仿真实验结果表明,相较于基于平面路由的路由协议、经典加权分簇路由结合地理位置辅助路由协议和改进的容忍时延网络分簇路由协议,HCRFA的数据包到达率和网络开销都有所改善,簇结构更加稳定。 展开更多
关键词 无人机集群 果蝇算法 加权分簇算法 NS-3
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基于自适应优化AP聚类与BP加权网络的多区域复合短期风电功率预测
12
作者 赵飞 张天祥 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期634-640,共7页
精准的风电集群区域功率预测对电源侧的竞价上网具有重要意义。由于同一地区多个风电场受气候影响波动程度相近,可看作具有时空相关性的风电场群,并以此进行集群的合理划分。为此,提出一种基于自适应优化近邻传播(AP)聚类与反向传播(BP... 精准的风电集群区域功率预测对电源侧的竞价上网具有重要意义。由于同一地区多个风电场受气候影响波动程度相近,可看作具有时空相关性的风电场群,并以此进行集群的合理划分。为此,提出一种基于自适应优化近邻传播(AP)聚类与反向传播(BP)加权神经网络的多区域复合短期风电功率预测模型。首先,通过粒子群优化算法(PSO)优化AP聚类方法对风电场群的历史数据进行集群的聚类与划分;然后,根据得到的最优聚类结果构建风电场群子区域样本训练集;最后,利用基于相关系数权重的BP神经网络对各子区域进行功率预测。算例结果表明:所提方法在24 h日前预测相较传统叠加法与单一BP神经网络可提高1.35%和2.62%的精度,可表明该模型具有优越的预测性能。 展开更多
关键词 风电场 聚类分析 粒子群算法 反向传播 相关性理论 功率预测
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基于TTNT数据链多址接入协议的多机协同任务调度方法 被引量:3
13
作者 王瑞琳 何锋 胡安敏 《西华大学学报(自然科学版)》 2024年第1期1-7,15,共8页
为提高无人机蜂群作战中无人机信息交互、资源共享和任务协同的能力,文章基于TTNT数据链SPMA协议,设计高动态变化拓扑下的分层分簇无人机蜂群模型和与之匹配的层次资源与任务调度模型,并对其消息传输进行优化。通过OMNeT++仿真平台,以T... 为提高无人机蜂群作战中无人机信息交互、资源共享和任务协同的能力,文章基于TTNT数据链SPMA协议,设计高动态变化拓扑下的分层分簇无人机蜂群模型和与之匹配的层次资源与任务调度模型,并对其消息传输进行优化。通过OMNeT++仿真平台,以TTNT数据链中的数据传输标准对信息端到端时延和网络吞吐量进行不同机间传输距离下的对比仿真实验。其结果表明,该方法满足SPMA协议对于消息传输时延的要求,并且引入SPMA协议后可以有效减少网络数据传输冲突,提高了系统约18%的网络吞吐量,提升了无人机信息交互、资源共享和协同作战的能力,对实际无人机蜂群协同任务调度研究具有可参考性。 展开更多
关键词 TTNT数据链 SPMA协议 无人机蜂群 分层分簇 任务调度
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异空域场景下飞行器集群协同导航构型优化方法
14
作者 王融 王思晨 +3 位作者 胡博 魏帅迎 包文龙 杜雨桐 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期1102-1108,1116,共8页
针对异空域场景下飞行器集群协同导航问题,提出了一种结合时差几何精度因子(TD-GDOP)与改进的协同粒子群优化(ICPSO)算法的异空域飞行器集群构型优化方案。首先,根据飞行器集群间的信号到达时间差建立协同导航模型,在此基础上定义了时... 针对异空域场景下飞行器集群协同导航问题,提出了一种结合时差几何精度因子(TD-GDOP)与改进的协同粒子群优化(ICPSO)算法的异空域飞行器集群构型优化方案。首先,根据飞行器集群间的信号到达时间差建立协同导航模型,在此基础上定义了时差几何精度因子,并将其作为适应度函数,设计了异空域飞行器集群构型优化方案,利用改进的协同粒子群优化算法对异空域分布的基准飞行器集群构型进行优化,提高了对卫星拒止区域内待辅助飞行器的协同定位性能。仿真结果表明,相较于未进行构型优化与利用传统粒子群算法进行构型优化的协同导航方案,所提方案将三架待辅助飞行器的平均协同定位精度分别提升了70.4%及57.0%。 展开更多
关键词 飞行器集群 构型优化 协同导航 到达时间差 粒子群算法
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面向无人艇集群避障的速度障碍算法研究
15
作者 周则兴 陈卓 +3 位作者 李琳 包涛 郭煜 王飞 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第9期66-70,共5页
无人艇集群在海上公共区域航行需要考虑互相避障以及水面其他障碍的规避问题,故提出一种无人艇集群避障算法解决该问题。算法改进了速度障碍法,考虑障碍物位置和速度以估计未来时间窗口下可能发生碰撞的锥形区域,并规划出可行域半平面... 无人艇集群在海上公共区域航行需要考虑互相避障以及水面其他障碍的规避问题,故提出一种无人艇集群避障算法解决该问题。算法改进了速度障碍法,考虑障碍物位置和速度以估计未来时间窗口下可能发生碰撞的锥形区域,并规划出可行域半平面。之后引入海事避碰规则进一步约束无人艇的避碰方向和可行域范围。多障碍场景下,通过在若干个可行域的交集上寻找最优的避碰速度矢量,可引导无人艇避障。算法中各无人艇相互独立,不存在中心节点。进行了仿真验证,将数十条无人艇划分为多个集群进行相互避障测试。仿真结果表明,该方法能够有效地避免无人艇集群之间的碰撞,具有较好的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 无人艇集群 速度障碍 海事避碰规则 集群避碰
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组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测
16
作者 樊雅洁 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 李新凯 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期71-80,共10页
为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数... 为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数据集进行处理,得到滤除噪声干扰后的风速数据集。其次,考虑风电场群间的风速空间关联特性,根据其风速波动特征,采用粒子群-投影寻踪聚类算法分析了风电场群间的空间相关性,根据算法所得到的评价指标对风电场群进行了场群关联性最优分类,并构造了分类后的高维风速数据集。最后,通过Transformer模型的自注意力机制结合LSTM模型的门控单元机制捕捉风速时间序列的局部特征,提出了NS-L-Transformer模型对所构造的具有局部特性的高维风速数据集进行了风速预测。选用中国东南某地区风电场群的风速数据进行了仿真分析,研究结果表明,采用分类后的高维数据集进行风速预测较单一风速数据集的预测精度有较大的提升;相较于Transformer模型,NS-L-Transformer的预测误差减少,从而验证了本研究所提混合预测模型的有效性。 展开更多
关键词 风速预测 风速数据降噪 风电场群分类 粒子群-投影寻踪聚类算法 NS-L-Transformer模型
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代理多目标粒子群驱动的粗糙聚类图像分割算法 被引量:3
17
作者 赵凤 孙磊 刘汉强 《西安邮电大学学报》 2024年第2期74-83,共10页
为了提高粗糙聚类算法应用于图像分割时的分割效果,提出一种代理多目标粒子群驱动的粗糙聚类图像分割算法。首先,通过自适应确定粗糙聚类上、下近似的阈值,减少人为干预;其次,利用粗糙聚类中边界样本占比构建动态惩罚因子,进而结合聚类... 为了提高粗糙聚类算法应用于图像分割时的分割效果,提出一种代理多目标粒子群驱动的粗糙聚类图像分割算法。首先,通过自适应确定粗糙聚类上、下近似的阈值,减少人为干预;其次,利用粗糙聚类中边界样本占比构建动态惩罚因子,进而结合聚类的紧致性和可分性度量构造粗糙聚类目标函数,并联合聚类的连通性函数从不同角度共同评价聚类质量;最后,设计代理辅助的精英多目标粒子群优化策略,筛选精英粒子更新种群,得到最终的聚类中心,从而避免粗糙聚类算法对初始中心敏感和易陷入局部最优的问题并提升优化效率。实验结果表明:所设计的优化策略在标准测试问题上能够得到更好的优化结果;对比其他图像分割算法,该算法分割效果最佳。 展开更多
关键词 图像分割 粗糙聚类 多目标粒子群算法 代理辅助优化 精英机制
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集群无人机协同导航构型优选方法 被引量:2
18
作者 马铭江 熊智 +1 位作者 王融 陈明星 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期83-88,共6页
针对现有集群无人机协同导航构型优选方法运算效率低的问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的集群无人机协同导航构型优选方法。首先利用协同精度因子作为构型评估标准提高评估精度,并在此基础上,采用自适应惯性因子和非对称学习因子... 针对现有集群无人机协同导航构型优选方法运算效率低的问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的集群无人机协同导航构型优选方法。首先利用协同精度因子作为构型评估标准提高评估精度,并在此基础上,采用自适应惯性因子和非对称学习因子对粒子群优化算法进行改进,提升了算法的寻优性能以及收敛速度,同时筛选出最优构型,提高了集群无人机协同导航的定位精度。仿真结果表明,改进粒子群优化算法与传统粒子群优化算法相比,构型的协同精度因子值减小了33%。在此基础上,所提优选方法提升了对集群中用户机的定位精度,减小了构型优选的计算量,利于大规模无人机集群的广泛应用。 展开更多
关键词 集群无人机 协同导航 构型优选 改进粒子群
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消纳弃风的风电混合储能供热系统容量配置优化
19
作者 孔茁铭 周勃 +3 位作者 孙成才 尚亚敏 刘建新 王雅洁 《暖通空调》 2024年第4期29-35,共7页
为解决“三北”地区冬季建筑能耗较高且弃风严重的问题,设计了由锂电池、固体蓄热装置和热泵设备组成的风电混合储能供热系统。首先基于BP神经网络预测了风电机组输出功率,采用k-means聚类分析得到了供热典型日负荷曲线;然后提出了一种... 为解决“三北”地区冬季建筑能耗较高且弃风严重的问题,设计了由锂电池、固体蓄热装置和热泵设备组成的风电混合储能供热系统。首先基于BP神经网络预测了风电机组输出功率,采用k-means聚类分析得到了供热典型日负荷曲线;然后提出了一种基于粒子群优化算法的风电混合储能供热系统容量配置优化方法,以系统总成本最小和弃风量最低为约束条件构建了目标函数;最后比较了考虑和不考虑弃风条件下,风电混合储能供热系统的容量配置优化结果。研究表明,所提出的优化方法不但可以有效降低弃风率,场景适用性强,还能够满足严寒地区冬季清洁供热需求,为可再生能源高效利用提供参考。 展开更多
关键词 风电混合储能供热系统 弃风 容量配置优化 粒子群优化算法 聚类分析
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基于改进粒子群区间二型模糊神经网络的MPPT控制研究 被引量:2
20
作者 李凯 姜新正 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期556-564,共9页
针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结... 针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结构,计算得到聚类中心;其次,基于自导式粒子群算法优化后件权重层权值参数,进而提升网络全局寻优能力;最后,通过与TS模糊神经网络模型、基于反向传播算法的区间二型模糊神经网络模型进行仿真对比,验证所提模型在不同工况下对最大功率点追踪的快速性与精确性。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 预测控制 模糊神经网络 模糊聚类 粒子群算法
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